A fókuszban: A gráfok!
Rozemberczki Benedek a gráfalapú Machine Learning algoritmusok szakértője, és többek közt arról mesél, miben jóka gráfalgoritmusok, mik egy keretrendszer-építés kihívásai, valamint, hogy miért is nem annyira "state-of-the-art" a state-of-the-art?
0:00 - Bemutatkozás
0:50 - A terület elpoposodása? Mi történik, ha hozzá nem értő emberek nyúlnak a témához?
2:59 - Miért pont a gráfok, miben jobbak, mint tabuláris adatokkal foglalkozni?
5:05 - A gráf(-ML-)algoritmusok főbb felhasználási területei
7:47 - Ha érdekelnek a gráfok és a Machine Learning, itt kezdd!
10:31 - Benedek publikációi - a Karate Klub keretrendszer, mire jó, honnan jött az ötlet? A Feather és a Little Ball of Fur
22:39 - Egy keretrendszer tervezésének kihívásai
29:55 - Eredmények, és miért nem is annyira state-of-the-art a state-of-the-art?
37:28 - Melyek azok az algoritmusok, amik már bizonyítottan működnek a való világban is?
40:02 - Miben különbözik egy gráf-neurális háló a klasszikus neurális hálótól?
46:45 - Kevesebb adattal is jó a gráfalgoritmus? Supervised vs. Semi-supervised learning
50:50 - A gráfalgoritmusok jövője az ML-ben
53:57 - Benedek elérhetőségei, kapcsolat
©2020, minden jog fenntartva
